AIRBNB DATA ANALYSIS

author: Lutfia Husna Khoirunnisa
(https://www.linkedin.com/in/lutfiahusnakhoirunnisa)

Introduction to the project:

Pada satu tahun terakhir ini, kasus covid-19 di dunia sudah cukup menurun. Banyak aktivitas yang sebelumnya tidak dapat dilakukan karena adanya pandemi covid-19 kini telah mulai berjalan kembali, salah satu aktivitas yang kini sudah mulai banyak dilakukan adalah traveling. Dengan mulai bergeraknya kembali industri pariwisata, para pebisnis mulai kembali melirik sektor tersebut untuk mengambil peluang sebesar-besarnya. Salah satu bisnis yang sedang naik saat ini adalah bisnis Airbnb.

Airbnb merupakan suatu online market platform yang dapat digunakan untuk memasarkan maupun mencari penginapan. Dengan adanya Airbnb ini tentu sangat memudahkan wisatawan untuk mencari penginapan saat melakukan traveling, dan juga memudahkan pemilik penginapan untuk memasarkan penginapannya.

Saat seorang pebisnis akan membangun suatu usaha penginapan di Airbnb, perlu untuk melakukan riset bagaimana pasar dan kompetitor agar dapat menentukan strategi yang tepat untuk diterapkan agar memperoleh keuntungan maksimal. Tentunya strategi yang tepat akan berpengaruh pada tingginya kegiatan penyewaan.

Pada project ini akan dilakukan analisa data yang diperoleh di Airbnb di Singapura pada tahun 2018 hingga 2022 untuk menggali insight yang kemudian dapat digunakan untuk mendapatkan suatu business recommendation untuk pebisnis yang ingin mengembangkan usaha penginapan di Singapura.

</p>

Project goals:

Dilakukan analisis untuk memberikan gambaran kepada calon pebisnis mengenai penginapan yang ada di Singapura, agar dapat menetapkan strategi yang tepat untuk memberikan keuntungungan maksimal.

Import the Dataset

Pada project ini akan digunakan 3 dataset yaitu Airbnb Listing, Listings Reviews History, dan Neighborhood Mapping

# Data importing
import pandas as pd
listing = pd.read_csv('Dataset/DQLab_listings.csv', sep = ',')
nbhood = pd.read_csv('Dataset/DQLab_nieghbourhood.csv', sep = ',')
rvw = pd.read_csv('Dataset/DQLab_reviews.csv', sep = ',')

Data Overview & Cleansing

Airbnb Listing Dataset

#listing info
print(listing.info())
print('\n Banyak missing data pada dataset :', listing.isna().sum().sum())
print('\n Banyak duplicated data pada dataset :', listing.duplicated().sum().sum())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4161 entries, 0 to 4160
Data columns (total 12 columns):
 #   Column            Non-Null Count  Dtype  
---  ------            --------------  -----  
 0   Unnamed: 0        4161 non-null   int64  
 1   id                4161 non-null   int64  
 2   name              4161 non-null   object 
 3   host_id           4161 non-null   int64  
 4   host_name         4161 non-null   object 
 5   neighbourhood     4161 non-null   object 
 6   latitude          4161 non-null   float64
 7   longitude         4161 non-null   float64
 8   room_type         4161 non-null   object 
 9   price             4161 non-null   int64  
 10  minimum_nights    4161 non-null   int64  
 11  availability_365  4161 non-null   int64  
dtypes: float64(2), int64(6), object(4)
memory usage: 390.2+ KB
None

 Banyak missing data pada dataset : 0

 Banyak duplicated data pada dataset : 0

Dataset Airbnb Listing memiliki 12 kolom, dan 4161 baris data. Dataset ini tidak memiliki missing value maupun duplicated data.

Berikut merupakan uraian dari masing-masing kolom:

• id : Listing’s unique Airbnb id
• name : Listing's name/display in the Airbnb Web
• host_id : Listing's host unique id
• host_name : Listing's host_name
• neighbourhood : Listings’s neighborhood name
• latitude : Listing’s earth latitude location
• longitude : Listing’s earth longitude location
• room_type : Listing’s room type
• price : Listing’s price
• minimum_nights : Indicator of minimum stay length
• avaiability_365 : indicator of the total number of days the listing is available for during the year

Berikut merupakan deskripsi statistik dari dataset Airbnb Listing:

listing.describe()

	Unnamed: 0	id	host_id	latitude	longitude	price	minimum_nights	availability_365
count	4161.000000	4.161000e+03	4.161000e+03	4161.000000	4161.000000	4161.000000	4161.000000	4161.000000
mean	2080.000000	1.354784e+17	1.559857e+08	1.344527	103.815150	214.505167	57.566931	247.704158
std	1201.321564	2.653249e+17	1.356249e+08	0.066965	0.065450	454.921421	65.746522	132.564024
min	0.000000	5.064600e+04	2.366600e+04	1.248260	103.635300	0.000000	1.000000	0.000000
25%	1040.000000	2.507292e+07	4.187059e+07	1.296100	103.769550	60.000000	1.000000	126.000000
50%	2080.000000	3.990020e+07	1.367001e+08	1.313930	103.840400	120.000000	92.000000	322.000000
75%	3120.000000	5.319607e+07	2.388916e+08	1.414620	103.855030	235.000000	92.000000	361.000000
max	4160.000000	7.208120e+17	4.804050e+08	1.488000	103.977662	12494.000000	1000.000000	365.000000

Berikut merupakan sample dari dataset Airbnb Listing:

display(listing.head())

	Unnamed: 0	id	name	host_id	host_name	neighbourhood	latitude	longitude	room_type	price	minimum_nights	availability_365
0	0	50646	Pleasant Room along Bukit Timah	227796	Sujatha	Bukit Timah	1.33432	103.78521	Private room	80	92	365
1	1	71609	Ensuite Room (Room 1 & 2) near EXPO	367042	Belinda	Tampines	1.34537	103.95887	Private room	145	92	340
2	2	71896	B&B Room 1 near Airport & EXPO	367042	Belinda	Tampines	1.34754	103.95958	Private room	85	92	265
3	3	71903	Room 2-near Airport & EXPO	367042	Belinda	Tampines	1.34531	103.96100	Private room	85	92	365
4	4	275344	15 mins to Outram MRT Single Room	1439258	Kay	Bukit Merah	1.28836	103.81144	Private room	49	60	296

Listing Dataset Distribution

import plotly.express as px
fig_dist1 = px.box(data_frame=listing, x = 'availability_365', width = 500, height=200)
display(fig_dist1)
fig_dist2 = px.box(data_frame=listing, x = 'minimum_nights', width = 500, height=200)
display(fig_dist2)
fig_dist3 = px.box(data_frame=listing, x = 'price', width = 500, height=200)
display(fig_dist3)

Dari boxplot, terlihat pada kolom minimum_night terdapat data yang tidak normal, dimana terdapat kamar yang minimal lama sewa lebih dari 365 malam atau lebih dari 1 tahun. Data tersebut akan dihapus karena mungkin terjadi kesalahan dalam pendataan minimum lama sewa, atau kamar tersebut bukan merupakan kamar penginapan tetapi apartemen yang disewakan untuk tempat tinggal.

Dan dari boxplot harga, terlihat bahwa terdapat kamar yang memiliki harga sewa 0. Data tersebut perlu kita hapus dari dataset karena terdapat kemungkinan kesalahan pendataan, atau kamar tersebut memang bukan disewakan secara komersil.

listing = listing[listing['minimum_nights']<=365].reset_index()
fig_dist2 = px.box(data_frame=listing, x = 'minimum_nights', width = 500, height=200)
display(fig_dist2)

listing = listing[listing['price']>0].reset_index()
fig_dist3 = px.box(data_frame=listing, x = 'price', width = 500, height=200)
display(fig_dist3)

Selanjutnya akan dilihat bagaimana penyebaran kamar Airbnb di Singapura beradarkan tempatnya.

fig_map = px.scatter_mapbox(listing, lat="latitude", lon="longitude", hover_name='id',zoom=9, height=300, width=400)
fig_map.update_layout(mapbox_style="open-street-map")
fig_map.update_layout(margin={"r":0,"t":0,"l":0,"b":0})
fig_map.show()

Dari plot peta tersebut, diketahui banyak kamar Airbnb yang di luar Singapura tetapi masuk ke dalam daftar, sehingga data kamar di luar Singapura tersebut perlu untuk dihapus.

Untuk menghapus data kamar di luar Singapura, dilakukan pembersihan secara manual dengan melihat latitude dan longitude kamar.

listing = listing[listing['latitude']<1.45328] #hapus tempat yang memiliki latitude lebih dari 1.45328(di sebelah utara Singapura)
#hapus tempat yang berada lebih dari barat laut Singapura
outer_place_index = listing[ (listing['latitude'] > 1.405) & (listing['longitude'] < 103.664) ].index 
listing.drop(outer_place_index , inplace=True)
#hapus tempat yang masih berada di luar Singapura 
outer_id_index = listing[listing['id'].isin([708999801528964619,39732595,39757287,28268681,29171020,27248990,27532454,540170321699689740])].index
listing.drop(outer_id_index , inplace=True)

#Map plot after cleaning
fig_map2 = px.scatter_mapbox(listing, lat="latitude", lon="longitude", hover_name='name',zoom=9, height=300, width=500)
fig_map2.update_layout(mapbox_style="open-street-map")
fig_map2.update_layout(margin={"r":0,"t":0,"l":0,"b":0})
fig_map2.show()

Setelah dilakukan pembersihan data, terlihat bahwa dataset listing yang baru kini telah bebas dari data kamar Airbnb di luar Singapura.

print(f'Kini dataset Listing memiliki {listing.shape[1]} kolom data, dan {listing.shape[0]} baris data ')

Kini dataset Listing memiliki 14 kolom data, dan 3127 baris data 

Kini dataset Listing memiliki 12 kolom data, dan 3127 baris data

Listings Reviews History

#Neighborhood Dataset info
rvw.info()
print('\n Banyak missing data pada dataset :', rvw.isna().sum().sum())
print('\n Banyak duplicated data pada dataset :', rvw.duplicated().sum().sum())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 49695 entries, 0 to 49694
Data columns (total 3 columns):
 #   Column      Non-Null Count  Dtype 
---  ------      --------------  ----- 
 0   Unnamed: 0  49695 non-null  int64 
 1   listing_id  49695 non-null  int64 
 2   date        49695 non-null  object
dtypes: int64(2), object(1)
memory usage: 1.1+ MB

 Banyak missing data pada dataset : 0

 Banyak duplicated data pada dataset : 0

Dataset Listings Reviews History memiliki 3 kolom, dan 49695 baris data. Dataset ini tidak memiliki missing value maupun duplicated data.

Berikut merupakan uraian dari masing-masing kolom:

• listing_id : Listing’s unique Airbnb id
• date : Date when specific listing was rented

Berikut merupakan data sample dari dataset Listings Reviews History:

display(rvw.head())

	Unnamed: 0	listing_id	date
0	28	71609	2018-07-14
1	29	71609	2019-01-06
2	30	71609	2019-07-27
3	31	71609	2019-08-11
4	32	71609	2019-09-07

Karena terdapat beberapa kamar Airbnb di Singapura yang dihapus dari daftar karena tidak memenuhi ketentuan, maka dataset review juga perlu untuk dibersihkan dari data kamar yang dihapus dari dataset Listing.

rvw = rvw[rvw['listing_id'].isin(listing['id']) == True]
print(f'Kini dataset Listing memiliki {rvw.shape[1]} kolom data, dan {rvw.shape[0]} baris data ')

Kini dataset Listing memiliki 3 kolom data, dan 22482 baris data 

display(rvw.head())

	Unnamed: 0	listing_id	date
0	28	71609	2018-07-14
1	29	71609	2019-01-06
2	30	71609	2019-07-27
3	31	71609	2019-08-11
4	32	71609	2019-09-07

Dari data sample tersebut, terlihat bahwa dataset belum terurut berdasarkan tanggal. Untuk mempermudah dalam melakukan analisis Data, maka akan diurutkan berdasarkan tanggal.

rvw = rvw.sort_values('date')
display(rvw.head())
display(rvw.tail())

	Unnamed: 0	listing_id	date
11562	20103	21937326	2018-01-01
255	895	756267	2018-01-01
3284	7097	8180346	2018-01-01
9492	17727	18674998	2018-01-01
6370	13288	13254555	2018-01-01

	Unnamed: 0	listing_id	date
42381	50936	47945468	2022-09-22
1221	2825	4008423	2022-09-22
49539	58094	685737890066148570	2022-09-22
37566	46121	42079889	2022-09-22
49477	58032	682352208578700102	2022-09-22

Neighborhood Mapping Dataset

#Neighborhood Dataset info
nbhood.info()
print('\n Banyak missing data pada dataset :', nbhood.isna().sum().sum())
print('\n Banyak duplicated data pada dataset :', nbhood.duplicated().sum().sum())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 55 entries, 0 to 54
Data columns (total 3 columns):
 #   Column               Non-Null Count  Dtype 
---  ------               --------------  ----- 
 0   Unnamed: 0           55 non-null     int64 
 1   neighbourhood_group  55 non-null     object
 2   neighbourhood        55 non-null     object
dtypes: int64(1), object(2)
memory usage: 1.4+ KB

 Banyak missing data pada dataset : 0

 Banyak duplicated data pada dataset : 0

Pada dataset Neighborhood Mapping terdapat 3 kolom dan 55 row data. Berikut merupakan uraian dari masing-masing kolom:

• Neighbourhood_group : Singapore region (North/East/South/West/North-East)
• Neighbourhood : Singapore neighborhoods name

Berikut merupakan sample dari dataset Neighborhood Mapping:

display(nbhood.head())

	Unnamed: 0	neighbourhood_group	neighbourhood
0	0	Central Region	Bishan
1	1	Central Region	Bukit Merah
2	2	Central Region	Bukit Timah
3	3	Central Region	Downtown Core
4	4	Central Region	Geylang

Data Merging

Sebelum melakukan analisis distribusi lebih lanjut, kita perlu untuk membentuk suatu tabel baru yang memuat data id, neighbourhood_group, neighbourhood, minimum nights, price, dan berapa hari dalam setahun suatu kamar disewa. Hal ini dilakukan dengan melakukan merging atau join tabel Airbnb Listing dan Neighborhood Mapping.

listing_nbgroup = pd.merge(nbhood, listing, on = 'neighbourhood')
listing_nbgroup = listing_nbgroup[['id', 'name','neighbourhood_group','neighbourhood','room_type','longitude','latitude','minimum_nights','price', 'availability_365']]
listing_nbgroup['rented_365'] = 365 - listing_nbgroup['availability_365']
listing_nbgroup.head()

	id	name	neighbourhood_group	neighbourhood	room_type	longitude	latitude	minimum_nights	price	availability_365	rented_365
0	4926170	Room 4B in Terrace House @ Thomson Village	Central Region	Bishan	Private room	103.83274	1.35349	92	47	356	9
1	11128602	Luxury 3 bedroom condo. 1389sqf	Central Region	Bishan	Entire home/apt	103.83075	1.36628	180	200	365	0
2	13243736	Charming 2Bed-2Bath- Parking Full Apartment	Central Region	Bishan	Entire home/apt	103.82800	1.35725	92	209	330	35
3	19438458	Modern zen bungalow in upper thomson	Central Region	Bishan	Private room	103.82808	1.35732	92	330	0	365
4	20865016	Lush Green Neighborhood Private Room	Central Region	Bishan	Private room	103.83001	1.35751	92	50	363	2

Kemudian dibentuk juga suatu dataset baru yang memuat data tanggal suatu kamar direview, id, name, room_typem neighbourhood, neighbourhood_group, price, dan lama kamar tersewa dalam satu tahunnya.

id

listing_reviews = pd.merge(rvw, listing, left_on = 'listing_id', right_on = 'id' )
listing_reviews = pd.merge(listing_reviews, nbhood, on = 'neighbourhood')
listing_reviews = listing_reviews[['date', 'id', 'name', 'room_type', 'neighbourhood', 'neighbourhood_group', 'price', 'minimum_nights','availability_365']]
listing_reviews['rented_365'] = 365 - listing_reviews['availability_365']
listing_reviews['month'] = pd.to_datetime(listing_reviews['date']).dt.month
listing_reviews['year'] = pd.to_datetime(listing_reviews['date']).dt.year
listing_reviews.head()

	date	id	name	room_type	neighbourhood	neighbourhood_group	price	minimum_nights	availability_365	rented_365	month	year
0	2018-01-01	21937326	Master bed room - 5 mins ride to CBD	Private room	Geylang	Central Region	500	180	90	275	1	2018
1	2018-01-01	21937326	Master bed room - 5 mins ride to CBD	Private room	Geylang	Central Region	500	180	90	275	1	2018
2	2018-02-18	21937326	Master bed room - 5 mins ride to CBD	Private room	Geylang	Central Region	500	180	90	275	2	2018
3	2018-04-01	21937326	Master bed room - 5 mins ride to CBD	Private room	Geylang	Central Region	500	180	90	275	4	2018
4	2018-09-16	21937326	Master bed room - 5 mins ride to CBD	Private room	Geylang	Central Region	500	180	90	275	9	2018

Exploratory Data Analysis

Listing Distribution

Bagaimana distribusi dari tipe kamar di Singapura?

room_type_pie = px.pie(listing, values=listing['room_type'].value_counts().values, color=listing['room_type'].value_counts().index, names=listing['room_type'].value_counts().index, color_discrete_sequence=["#97DECE","#7F167F","#FF597B","#ADE792"], hole=0.5)
room_type_pie.update_traces(textposition="outside", textfont=dict(color="black",size=13), textinfo="label+percent",pull=[0.1,0,0,0,0],rotation = -115)
room_type_pie.update_layout(title="<b>Listing distribution by Room_type</b>", title_font=dict(size=16))
room_type_pie

Jenis kamar di Airbnb yang paling banyak di Singapura adalah Entire home/apt sebesar 47.4% dari total kamar, yang diikuti oleh Private room sebesar 44.6% dari total kamar.

Neighbourhood mana yang menyediakan kamar paling banyak?

Akan dicari 10 neighbourhood yang menyediakan kamar di Airbnb terbanyak:

top_nbhood = listing_nbgroup.groupby(['neighbourhood_group', 'neighbourhood']).agg(count=('neighbourhood','count')).sort_values(by=['count'],ascending=False).reset_index().head(10)
display(top_nbhood)

	neighbourhood_group	neighbourhood	count
0	Central Region	Kallang	384
1	Central Region	Downtown Core	321
2	Central Region	Outram	258
3	Central Region	Rochor	213
4	Central Region	Novena	195
5	Central Region	Queenstown	186
6	Central Region	Bukit Merah	165
7	Central Region	Geylang	162
8	Central Region	River Valley	141
9	East Region	Bedok	122

top_nbhood_plot = px.bar(top_nbhood, x = 'count', y = 'neighbourhood', color = 'neighbourhood_group', orientation = 'h', width = 750 )
top_nbhood_plot.update_layout(title="<b>Top 10 Neighbourhood with the most rooms</b>", title_font=dict(size=16))
top_nbhood_plot.update_layout(yaxis={'categoryorder':'total ascending'})
top_nbhood_plot

Siapa host yang menyediakan kamar terbanyak di Singapura?

Selanjutnya akan dicari 5 host yang menyediakan kamar terbanyak di Airbnb Singapura

listing.groupby(['host_id', 'host_name']).agg(count=('neighbourhood','count')).sort_values(by=['count'],ascending=False).reset_index().head(5)

	host_id	host_name	count
0	138649185	Fiona	217
1	156409670	Tia	180
2	66406177	Jay	143
3	2413412	Kaurus	97
4	238891646	Neha	88

Daftar host yang menyediakan kamar terbanyak adalah Fiona, Tia, Jay, Kaurus, dan Neha.

Dari tabel baru tersebut, akan dicari distribusi kamar tersedia di Neighbourhood group di Singapura.

Bagaimana penyebaran kamar pada tiap Neighbourhood Group?

nbg_pie = px.pie(listing_nbgroup, values=listing_nbgroup['neighbourhood_group'].value_counts().values, color=listing_nbgroup['neighbourhood_group'].value_counts().index, names=listing_nbgroup['neighbourhood_group'].value_counts().index, color_discrete_sequence=["#97DECE","#7F167F","#FF597B","#C58940","#ADE792"], hole=0.5, width = 750)
nbg_pie.update_traces(textposition="outside", textfont=dict(color="black",size=13), textinfo="label+percent",pull=[0.1,0,0,0,0],rotation = -115)
nbg_pie.update_layout(title="<b>Listing distribution by Neighbourhood Group</b>", title_font=dict(size=16))
nbg_pie.show()

Diketahui neighbourhood_group yang menyediakan kamar terbanyak di Airbnb Singapura adalah Central Region yang menyediakan 2550 kamar di Airbnb, dimana angka tersebut adalah 81.5% dari total keseluruhan kamar yang tersedia di Airbnb Singapura. Berikut adalah sebaran kamar jika dilihat dari map:

import plotly.express as px

listing_map = px.scatter_mapbox(listing_nbgroup, lat="latitude", lon="longitude", color="neighbourhood_group", hover_name="neighbourhood_group", zoom=9, width=750, color_discrete_sequence=["#2B3A55","#CE7777","#810CA8","#9C254D","#C060A1"])
listing_map.update_layout(mapbox_style="open-street-map")
listing_map.update_layout(margin={"r":0,"t":0,"l":0,"b":0})
listing_map.show()

Penginapan yang disediakan di Airbnb Singapura menyebar di seluruh wilayah Singapura, tetapi penginapan paling banyak berada pada Central Region. Central Region sendiri merupakan pusat bisnis dan hiburan di Singapura, sehingga pembangunan penginapan di sini sangat menjanjikan untuk dijadikan tempat untuk berbisnis penyewaan penginapan di Singapura. Tetapi tentu dengan banyaknya penginapan di Central Region, tentu persaingan dengan kompetitor akan semakin ketat, maka perlu untuk merancang strategi yang baik untuk lebih unggul dari kompetitor.

Strategi yang baik sangat diperlukan untuk unggul dalam persaingan, contohnya seperti mengembangkan konsep penginapan yang unik untuk menarik pengunjung, memperkuat marketing, dan fokus pada kualitas layanan serta kualitas kamar yang disewakan. Letak penginapan yang strategis juga perlu dipertimbangkan, karena letak penginapan merupakan salah satu faktor yang paling berpengaruh pada aktivitas penyewaan.

Price & Rental Distribution

Bagaimana Distribusi harga kamar Airbnb di Singapura?

price_mean = listing['price'].mean()
price_max = listing['price'].max()
price_min = listing['price'].min()
print(f'Rata rata harga penginapan di Singapura adalah {price_mean:.2f}')
print(f'dengan harga terendah sebesar {price_min:.2f}')
print(f'dan harga tertinggi sebesar {price_max:.2f}')


import plotly.express as px
price_dist = px.box(listing, x='price')
price_dist.show()

Rata rata harga penginapan di Singapura adalah 247.55
dengan harga terendah sebesar 13.00
dan harga tertinggi sebesar 10286.00

Harga persewaan kamar di Airbnb Singapura memiliki rata rata sebesar 247.55, dengan range 13 hingga 10286.00.

Berikut merupakan map plotting dari harga penyewaan kamar di Singapura.

import plotly.express as px

price_map = px.scatter_mapbox(listing_nbgroup, lat="latitude", lon="longitude", color="price", hover_name="neighbourhood_group", zoom=9, width=750)
price_map.update_layout(mapbox_style="open-street-map")
price_map.update_layout(margin={"r":0,"t":0,"l":0,"b":0})
price_map.show()

Dari mapping plot harga tersebut, diketahui bahwa mayoritas dari penyewa penginapan di Airbnb memberikan harga dibawah 2000. Distribusi harga ini menyebar, dan tidak bergantung pada dimana letak dari penginapan tersebut. Sehingga dapat dikatakan bahwa posisi penginapan tidak berkorelasi dengan harga yang diberikan oleh penyewa. Pemberian harga ini kemungkinan lebih bergantung pada fasilitas apa saja yang disediakan oleh penginapan dan juga bergantung pada kelas dari penginapan.

Bagaimana distribusi harga pada tiap Neighbourhood Group?

Dengan tabel listing_nbgroup yang baru dibentuk, kita kemudian akan melakukan analisis distribusi dari harga pada tiap neighbourhood group

listing_nbgroup.groupby('neighbourhood_group').agg(price_mean=('price','mean')).sort_values(by=['price_mean'],ascending=False).reset_index()

	neighbourhood_group	price_mean
0	Central Region	253.196155
1	North Region	241.963415
2	West Region	233.147321
3	East Region	216.888889
4	North-East Region	193.386139

Diketahui bahwa neighbourhood group yang memiliki rata-rata harga tertinggi di Singapura adalah Central Region dengan rata-rata harga penyewaan kamarnya adalah 253.19.

Selanjutnya akan divisualisasikan distribusi dari harga pada tiap neighbourhood group:

price_by_nbg_dist = px.box(listing_nbgroup, x='price', y='neighbourhood_group', color='neighbourhood_group' )
price_by_nbg_dist.show()

listing_nbgroup[listing_nbgroup['price']==listing_nbgroup['price'].max()]

	id	name	neighbourhood_group	neighbourhood	room_type	longitude	latitude	minimum_nights	price	availability_365	rented_365
3122	20791161	YOUR entire PRIVATE LUXURY PENTHOUSE condo unit	West Region	Tuas	Entire home/apt	103.64828	1.31947	92	10286	89	276

Diketahui bahwa harga penyewaan kamar tertinggi berada pada West Region, yaitu pada kamar dengan id 20791161 yang berada pada Tuas, dengan banyak hari tersewa pada satu tahun selama 276 hari.

Bagaimana distribusi harga berdasarkan Room Type?

price_by_roomtype = listing_nbgroup.groupby('room_type').agg(price_mean=('price','mean')).sort_values(by=['price_mean'],ascending=False).reset_index()
price_by_roomtype

	room_type	price_mean
0	Entire home/apt	350.015054
1	Hotel room	170.507576
2	Private room	168.146999
3	Shared room	119.170940

price_by_roomtype_plot = px.histogram(price_by_roomtype, x = 'room_type', y = 'price_mean', color = 'room_type', width = 750)
price_by_roomtype_plot.update_layout(title="<b>Price mean of each Room Type</b>", title_font=dict(size=16), yaxis_title = 'price_mean')
price_by_roomtype_plot

Pada Airbnb di Singapura, jenis kamar yang memiliki rata-rata harga tertinggi adalah Entire Home/Apt, tentu ini sesuai dengan fasilitas yang diberikan pada Tipe kamar ini.

Bagaimana trend atau distribusi lama kamar tersewa dalam satu tahun di Singapura?

rented_mean = listing_nbgroup['rented_365'].mean()
print(f'Rata rata penginapan di Singapura tersewa selama {rented_mean:.2f} hari tiap tahunnya')

import plotly.express as px
rented_365_dist = px.box(listing_nbgroup, x='rented_365')
rented_365_dist.show()

Rata rata penginapan di Singapura tersewa selama 115.42 hari tiap tahunnya

Rata rata penginapan di Singapura tersewa selama 115 hari tiap tahunnya.

Berikut merupakan sebaran lama kamar tersewa pada satu tahun di Singapura

import plotly.express as px

rented_365_map = px.scatter_mapbox(listing_nbgroup, lat="latitude", lon="longitude", color="rented_365", hover_name='neighbourhood_group',zoom=9, width=750)
rented_365_map.update_layout(mapbox_style="open-street-map")
rented_365_map.update_layout(margin={"r":0,"t":0,"l":0,"b":0})
rented_365_map.show()

Pada mapping plot tersebut diketahui bahwa distribusi lama suatu kamar penginapan tersewa dalam satu tahun menyebar dan tidak bergantung pada letak penginapan. Dapat dilihat bahwa di daerah North-east Region memiliki sedikit penginapan yang disewakan, tetapi mayoritas memiliki lama penginapan tersewa yang cenderung tinggi. Pada Central Region, terlihat sangat banyak penginapan yang disewakan tetapi memiliki lama penginapan tersewa dalam satu tahun yang mayoritas relatif rendah. Hal ini mungkin terjadi karena banyaknya pilihan penginapan yang tersedia di kawasan Central Region, menjadikan turis lebih sering berpindah pindah penginapan sehingga menyebabkan lama penginapan tersewa dalam satu tahun cenderung rendah.

Kemudian, akan dilihat bagaimana distribusi lama kamar tersewa dalam satu tahun pada tiap neighbourhood group secara statistik

listing_nbgroup.groupby('neighbourhood_group').agg(mean_days_rented=('rented_365','mean')).sort_values(by=['mean_days_rented'],ascending=False).reset_index()

	neighbourhood_group	mean_days_rented
0	North-East Region	169.821782
1	East Region	159.730994
2	West Region	159.348214
3	North Region	155.670732
4	Central Region	105.141232

Diketahui bahwa neighbourhood group dengan rata-rata lama kamar tersewa tertinggi pada North-East Region dengan rata-rata kamarnya tersewa selama 169 hari dalam setahun.

Selanjutnya, kita perlu mengetahui dimana neighbourhood yang memiliki rata-rata lama kamar tersewa tertinggi di Singapura.

listing_nbgroup_top_rented_365 = listing_nbgroup.groupby(['neighbourhood','neighbourhood_group'])['rented_365'].mean().reset_index().sort_values('rented_365', ascending = False).head(10)
display(listing_nbgroup_top_rented_365)

	neighbourhood	neighbourhood_group	rented_365
17	Mandai	North Region	365.000000
36	Sungei Kadut	North Region	365.000000
26	Pioneer	West Region	365.000000
41	Western Water Catchment	West Region	328.666667
18	Marina South	Central Region	292.875000
32	Sengkang	North-East Region	265.555556
16	Lim Chu Kang	North Region	252.000000
5	Bukit Panjang	West Region	234.923077
13	Jurong East	West Region	217.568966
2	Bishan	Central Region	197.789474

Correlation between rented_365, minimum_nights, dan price

Untuk melihat gambaran penyewaan kamar Airbnb di Singapura, kita akan melihat bagaimana korelasi dari total_days_rented, minimum_nights, dan price.

display(listing_nbgroup[['rented_365','minimum_nights','price']].corr())
import seaborn as sns
listing_corr1 = sns.heatmap(listing_nbgroup[['rented_365','minimum_nights','price']].corr(), vmax=1, vmin=-1).set_title('Correlation between room_type and price', fontdict={'fontsize': 15, 'horizontalalignment': 'right'})
listing_corr1

	rented_365	minimum_nights	price
rented_365	1.000000	0.054081	-0.016187
minimum_nights	0.054081	1.000000	-0.138348
price	-0.016187	-0.138348	1.000000

Text(0.5, 1.0, 'Correlation between room_type and price')

Terlihat dari nilai koefisien korelasi yang mendekati 0, antara total_days_rented, minimum_nights, dan price tidak ada yang memiliki korelasi kuat. Ketiga variable tersebut berkorelasi sangat lemah terhadap satu sama lain.

Berikut merupakan visualisasi dari total_days_rented vs minimum_nights, dan total_days_rented vs price:

rented_365_vs_minimum_nights = px.scatter(data_frame=listing_nbgroup,x='rented_365', y='minimum_nights', color="room_type", trendline="ols", trendline_scope="overall", trendline_color_override="black", template="simple_white", width=750)
rented_365_vs_minimum_nights.update_layout(title="<b>Rented_365 vs Minimum Night</b>",title_font=dict(size=18, color="black"))
rented_365_vs_minimum_nights

Diketahui dari Visualisasi Total_days_rented vs Minimum_night tersebut memang trendline dari kedua variable cenderung membentuk garis lurus, yang berarti korelasi antara dua variable lemah. Sehingga kecil sekali hubungan antara lama suatu kamar tersewa selama satu tahun di Singapura dengan lama minimal penyewaan.

rented_365_vs_price = px.scatter(data_frame=listing_nbgroup,x='rented_365', y='price', color="room_type", trendline="ols", trendline_scope="overall", trendline_color_override="black", template="simple_white", width=750)
rented_365_vs_price.update_layout(title="<b>Rented_365 vs Price</b>",title_font=dict(size=18, color="black"))
rented_365_vs_price

Diketahui dari Visualisasi Total_days_rented vs Price tersebut memang trendline dari kedua variable cenderung membentuk garis lurus, yang berarti korelasi antara dua variable lemah. Sehingga kecil sekali hubungan antara lama suatu kamar tersewa selama satu tahun di Singapura dengan harganya.

Tetapi jika dibandingkan mana variable yang lebih berpengaruh pada lama suatu kamar tersewa dalam satu tahun, minimum_night lebih berpengaruh dibandingkan dengan harga.

Minimum_night dan lama suatu kamar tersewa dalam satu tahun berhubungan korelasi positif, hal ini disebabkan karena tentu semakin lama minimum penyewaan kamar, maka lama kamar tersewa dalam satu tahun lebih banyak juga.

Review Trend

Bagaimana trend review kamar Airbnb di Singapura tiap hari, bulan, dan tahunnya?

Tentu kita memiliki keterbatasan untuk mendapatkan data aktivitas penyewaan pada tiap penginapan di Airbnb, karena tentu data tersebut bersifat rahasia milik tiap-tiap penyedia penginapan. Tetapi kita dapat melihat bagaimana gambaran umum dari aktivitas penyewaan dengan melihat aktivitas review yang dilakukan oleh customer melalui platform Airbnb. Dengan melihat bagaimana gambaran dari aktivitas review penginapan di Airbnb, kita dapat melihat bagaimana trend penyewaan dari tiap penginapan pada tiap waktunya.

listing_reviews_per_date = listing_reviews.groupby('date').agg(count=('date','count')).sort_values(by=['date']).reset_index()
listing_reviews_per_month = listing_reviews.groupby('month').agg(count=('month','count')).sort_values(by=['month']).reset_index()
listing_reviews_per_years = listing_reviews.groupby('year').agg(count=('year','count')).sort_values(by=['year']).reset_index()

rvw_by_date = px.line(listing_reviews_per_date, x='date', y='count',title='Review Trend per Day')
rvw_by_date

rvw_by_month = px.line(listing_reviews_per_month, x='month', y='count',title='Review Trend by Month', markers = True)
rvw_by_month

rvw_by_year = px.line(listing_reviews_per_years, x='year', y='count',title='Review Trend by Year', markers=True, width = 750)
rvw_by_year

Dapat dilihat bahwa banyak review kamar tiap tahunnya melonjak dari 2018 menuju 2019, kemudian turun drastis pada tahun 2020. Hal ini sejalan dengan grafik 'Development of the tourism sector in Singapore from 1995 to 2020' yang dipublikasikan oleh www.worlddata.info, dimana banyak turis yang masuk pada tahun 2019 mengalami kenaikan jika dibandingkan dengan tahun 2018, dan terjadi penurunan drastis pada tahun 2020. Dengan banyak turis yang masuk ini tentu sangat berpengaruh dengan aktivitas review kamar pada Airbnb di Singapura.

img source: https://cdn.worlddata.info/graphs/tourism/arrivals-singapur-930.png

Penurunan aktivitas review kamar berlanjut pada tahun 2021, dimana pada tahun 2021 aktivitas review kamar Airbnb di Singapura merupakan yang paling rendah selama 5 tahun terakhir. Tetapi terjadi kenaikan aktivitas review kamar Airbnb di Singapura pada tahun 2022. Penurunan dan kenaikan ini mungkin disebabkan oleh adanya pandemi covid-19 yang dimulai pada tahun 2020 dan berlangsung hingga awal tahun 2022 yang menyebabkan terbatasnya aktivitas pariwisata di Singapura. Tentu hai ini berakibat pada aktivitas review penginapan Airbnb yang ada di Singapura. Dan pandemi covid-19 ini kasus covid-19 berangsur menurun, sehingga aktivitas review kamar Airbnb kembali naik.

Jika dilihat dari banyak review penginapan per bulannya, pada bulan Desember hingga Januari tiap tahunnya pada 5 tahun terakhir cenderung lebih tinggi aktivitas reviewnya dibandingkan dengan bulan-bulan lain. Hal ini tentu menarik, karena trend ini cenderung berulang pada 5 tahun terakhir.

Bagaimana aktivitas review pada tiap Neighbourhood Group?

Selanjutnya, kita akan melihat bagaimana review kamar yang dilakukan pada tiap Neighbourhood Group pada 5 tahun terakhir di Singapura

listing_reviews_by_neighbourhood_group2 = listing_reviews.groupby('neighbourhood_group').agg(count=('neighbourhood_group','count')).sort_values(by=['count'], ascending=False).reset_index()
display(listing_reviews_by_neighbourhood_group2)

	neighbourhood_group	count
0	Central Region	18497
1	East Region	2023
2	North-East Region	1028
3	West Region	656
4	North Region	278

fig_rvw_nbg = px.bar(listing_reviews_by_neighbourhood_group2, x='neighbourhood_group',y='count', color = 'neighbourhood_group', title='Reviews Trend by Neighbourhood Group')
fig_rvw_nbg.add_hline(y=listing_reviews_by_neighbourhood_group2['count'].mean())

Diketahui dari grafik diatas, hanya Central Region yang memiliki banyak review kamar Airbnb di atas rata-rata. Hal ini terjadi karena memang 81.5% kamar Airbnb yang disewakan di Singapura berada pada Central Region.

Bagaimana aktivitas review pada tiap tipe kamar?

Selanjutnya, kita akan melihat bagaimana review kamar yang dilakukan pada tiap tipe kamar pada 5 tahun terakhir di Singapura

listing_reviews_by_room_type2 = listing_reviews.groupby('room_type').agg(count=('room_type','count')).sort_values(by=['count'], ascending=False).reset_index()
display(listing_reviews_by_room_type2)

	room_type	count
0	Private room	12417
1	Entire home/apt	7637
2	Hotel room	1708
3	Shared room	720

rvw_roomtype = px.bar(listing_reviews_by_room_type2, x='room_type',y='count', color = 'room_type', title='Reviews Trend by Room Type')
rvw_roomtype.add_hline(y=listing_reviews_by_room_type2['count'].mean())

Diketahui bahwa tipe kamar yang memiliki banyak review di atas rata-rata adalah Private room, dan entire home/apt, sehingga dapat diketahui bahwa mungkin dua tipe kamar tersebut adalah tipe kamar yang paling banyak disewa oleh pengguna sehingga memiliki banyak review di atas rata-rata.

rvw_by_room_type_tab = listing_reviews.groupby(['year','room_type']).agg(count=('year','count')).sort_values(by=['year']).reset_index()
rvw_by_room_type = px.line(rvw_by_room_type_tab, x='year', y='count', color = 'room_type' ,title='<b>Review Trend by Year', markers=True, width = 750)
rvw_by_room_type

Pada 5 tahun terakhir, Kamar tipe Private room selalu mendapatkan banyak review terbanyak dibandingkan dengan tipe kamar lain.

Bagaimana Aktivitas review pada Neighbourhood di Singapura?

rvw_by_neighbourhood = listing_reviews.groupby(['neighbourhood_group','neighbourhood']).agg(count=('neighbourhood','count')).sort_values(by=['count'], ascending=False).reset_index().head(10)
display(rvw_by_neighbourhood)

	neighbourhood_group	neighbourhood	count
0	Central Region	Kallang	2968
1	Central Region	Downtown Core	2756
2	Central Region	Rochor	2707
3	Central Region	Outram	2599
4	Central Region	Geylang	1722
5	Central Region	Bukit Merah	1270
6	East Region	Bedok	1094
7	Central Region	River Valley	960
8	East Region	Tampines	746
9	Central Region	Singapore River	685

rvw_by_neighbourhood_plot = px.bar(rvw_by_neighbourhood, x = 'count', y = 'neighbourhood', color = 'neighbourhood_group', orientation = 'h', width = 750)
rvw_by_neighbourhood_plot.update_layout(title="<b>Top 10 Neighbourhood with the most reviews</b>", title_font=dict(size=16))
rvw_by_neighbourhood_plot.update_layout(yaxis={'categoryorder':'total ascending'})
rvw_by_neighbourhood_plot

Karena memiliki banyak penginapan, Kallang juga mendapatkan akumulasi review penginapan paling banyak di Airbnb Singapura. Kallang memiliki banyak daya tarik bagi wisatawan, seperti Sungai Kallang, dan tempat iconic lain seperti new National Stadium, Kallang Wave Mall, dan Kallang menyediakan banyak fasilitas untuk melakukan aktivitas olahraga sehingga Kallang menjadi tempat yang memiliki daya tarik turis dan menjanjikan untuk dijadikan tempat berbisnis penyewaan penginapan melalui Airbnb.

Kamar mana yang memiliki review paling banyak?

Berikut merupakan tabel dari 10 daftar kamar di Airbnb Singapura yang memiliki review paling banyak.

listing_reviews.groupby(['id', 'name', 'room_type']).agg(count=('id','count')).sort_values(by=['count'], ascending=False).reset_index().head(10)

	id	name	room_type	count
0	43337094	Double Room, DAYUSE, 5 hours: 4PM-9PM	Private room	279
1	47945468	Single cabin shared bathroom in Tanjong Pagar MRT	Private room	255
2	4541183	Boat Quay Studio Premium River View (South bri...	Entire home/apt	236
3	1024986	Super Host Apartment	Entire home/apt	218
4	12484261	City room 5mins to Haji, near Suntec/MBS/Merlion	Private room	207
5	21415749	Luxury Capsule (Single - Mixed) [Kampong Glam]	Hotel room	206
6	12162272	Great location. A spacious, well equipped home.	Entire home/apt	184
7	24659042	Cosy Studio Apartment 2 at Heritage Tiong Bahru	Entire home/apt	181
8	42417293	Double Room, SHORT OVERNIGHT, 8 hours: 11PM-7AM	Private room	179
9	16891958	Apt Room 5mins to Haji, near MBS/Suntec/Sportshub	Private room	169

Korelasi Variable dengan banyak review

listing_by_room = listing_reviews.groupby(['id','minimum_nights','name','neighbourhood','neighbourhood_group','price','rented_365','room_type']).agg(review_num=('date','count')).sort_values(by=['review_num'], ascending=False).reset_index()

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

listing_corr2 = go.Figure()
listing_corr2.add_trace(
    go.Heatmap(
        x = listing_by_room[['price','minimum_nights','rented_365','review_num']].corr().columns,
        y = listing_by_room[['price','minimum_nights','rented_365','review_num']].corr().index,
        z = np.array(listing_by_room[['price','minimum_nights','rented_365','review_num']].corr()),
        text=listing_by_room[['price','minimum_nights','rented_365','review_num']].corr().values,
        texttemplate='%{text:.4f}',
        colorscale=px.colors.sequential.Sunset
    )
)
listing_corr2.update_layout(width = 750)
listing_corr2.show()

Terlihat dari nilai koefisien korelasi yang mendekati 0, antara minimal lama menyewa, harga, lama suatu kamar tersewa dalam satu tahun, dan banyak review tidak ada yang memiliki korelasi kuat. Ketiga variable tersebut berkorelasi sangat lemah terhadap satu sama lain. Tetapi diantara korelasi variable-variable tersebut, korelasi antara minimal lama menyewa suatu kamar, dan harga memiliki korelasi yang paling tinggi dengan nilai koefisien korelasi sebesar 0.263.

Berikut merupakan visualisasi dari data minimal lama menyewa suatu kamar dengan harganya:

review_num_vs_price = px.scatter(data_frame=listing_by_room,x='review_num', y='price', color = 'room_type', trendline="ols", trendline_scope="overall", trendline_color_override="black", template="simple_white", width=750)
review_num_vs_price.update_layout(title="<b>Review_num vs Price</b>",title_font=dict(size=18, color="black"))
review_num_vs_price

Terihat bahwa semakin lama minimal sewa suatu kamar, maka akan semakin rendah harga penyewaan per malamnya. Kemungkinan pihak pemilik Kamar di Airbnb menawarkan paket semakin lama menginap maka harga yang ditawarkan semakin murah untuk menarik customer.

Business Recommendation

Diketahui bahwa harga, minimal lama sewa, lama suatu kamar tersewa dalam satu tahun, dan banyaknya review yang diperoleh dalam 5 tahun terakhir memiliki hubungan korelasi yang sangat rendah sehingga tidak dapat menyimpulkan bahwa variabel variable tersebut berhubungan. Sehingga, pebisnis lebih baik melakukan riset lanjutan dengan melihat fasilitas atau keunikan apa yang belum disediakan oleh kompetitor sehingga dapat lebih unggul dan menambah daya tarik pelanggan.

Untuk menentukan harga yang tepat untuk ditawarkan, pebisnis dapat melakukan pemodelan prediksi harga secara statistik, contohnya dengan model logistic regression, atau model regresi lain. Untuk mendapatkan prediksi yang lebih baik dan akurat, pebisnis dapat mengumpulkan kembali lebih banyak data, atau menambah variabel - variabel yang mungkin memiliki hubungan dengan harga, seperti fasilitas yang disediakan, berapa kamar yang ditawarkan, dan variable lain yang kiranya memiliki pengaruh terhadap harga.

Dash Plotly

!pip install jupyter-dash

Requirement already satisfied: jupyter-dash in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (0.4.2)
Requirement already satisfied: retrying in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-dash) (1.3.4)
Requirement already satisfied: ipython in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-dash) (7.31.1)
Requirement already satisfied: ansi2html in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-dash) (1.8.0)
Requirement already satisfied: ipykernel in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-dash) (6.15.2)
Requirement already satisfied: dash in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-dash) (2.9.1)
Requirement already satisfied: flask in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-dash) (1.1.2)
Requirement already satisfied: requests in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-dash) (2.28.1)
Requirement already satisfied: nest-asyncio in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-dash) (1.5.5)
Requirement already satisfied: dash-table==5.0.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from dash->jupyter-dash) (5.0.0)
Requirement already satisfied: dash-html-components==2.0.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from dash->jupyter-dash) (2.0.0)
Requirement already satisfied: dash-core-components==2.0.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from dash->jupyter-dash) (2.0.0)
Requirement already satisfied: plotly>=5.0.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from dash->jupyter-dash) (5.9.0)
Requirement already satisfied: Werkzeug>=0.15 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from flask->jupyter-dash) (2.0.3)
Requirement already satisfied: click>=5.1 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from flask->jupyter-dash) (8.0.4)
Requirement already satisfied: Jinja2>=2.10.1 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from flask->jupyter-dash) (2.11.3)
Requirement already satisfied: itsdangerous>=0.24 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from flask->jupyter-dash) (2.0.1)
Requirement already satisfied: jupyter-client>=6.1.12 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from ipykernel->jupyter-dash) (7.3.4)
Requirement already satisfied: psutil in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from ipykernel->jupyter-dash) (5.9.0)
Requirement already satisfied: traitlets>=5.1.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from ipykernel->jupyter-dash) (5.1.1)
Requirement already satisfied: pyzmq>=17 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from ipykernel->jupyter-dash) (23.2.0)
Requirement already satisfied: tornado>=6.1 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from ipykernel->jupyter-dash) (6.1)
Requirement already satisfied: packaging in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from ipykernel->jupyter-dash) (21.3)
Requirement already satisfied: matplotlib-inline>=0.1 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from ipykernel->jupyter-dash) (0.1.6)
Requirement already satisfied: debugpy>=1.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from ipykernel->jupyter-dash) (1.5.1)
Requirement already satisfied: pygments in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from ipython->jupyter-dash) (2.14.0)
Requirement already satisfied: jedi>=0.16 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from ipython->jupyter-dash) (0.18.1)
Requirement already satisfied: backcall in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from ipython->jupyter-dash) (0.2.0)
Requirement already satisfied: decorator in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from ipython->jupyter-dash) (5.1.1)
Requirement already satisfied: colorama in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from ipython->jupyter-dash) (0.4.5)
Requirement already satisfied: setuptools>=18.5 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from ipython->jupyter-dash) (63.4.1)
Requirement already satisfied: prompt-toolkit!=3.0.0,!=3.0.1,<3.1.0,>=2.0.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from ipython->jupyter-dash) (3.0.20)
Requirement already satisfied: pickleshare in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from ipython->jupyter-dash) (0.7.5)
Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from requests->jupyter-dash) (1.26.11)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from requests->jupyter-dash) (2022.9.14)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from requests->jupyter-dash) (3.3)
Requirement already satisfied: charset-normalizer<3,>=2 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from requests->jupyter-dash) (2.0.4)
Requirement already satisfied: six>=1.7.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from retrying->jupyter-dash) (1.16.0)
Requirement already satisfied: parso<0.9.0,>=0.8.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from jedi>=0.16->ipython->jupyter-dash) (0.8.3)
Requirement already satisfied: MarkupSafe>=0.23 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from Jinja2>=2.10.1->flask->jupyter-dash) (2.0.1)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.8.2 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-client>=6.1.12->ipykernel->jupyter-dash) (2.8.2)
Requirement already satisfied: jupyter-core>=4.9.2 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-client>=6.1.12->ipykernel->jupyter-dash) (4.11.1)
Requirement already satisfied: entrypoints in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-client>=6.1.12->ipykernel->jupyter-dash) (0.4)
Requirement already satisfied: tenacity>=6.2.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from plotly>=5.0.0->dash->jupyter-dash) (8.0.1)
Requirement already satisfied: wcwidth in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from prompt-toolkit!=3.0.0,!=3.0.1,<3.1.0,>=2.0.0->ipython->jupyter-dash) (0.2.5)
Requirement already satisfied: pyparsing!=3.0.5,>=2.0.2 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from packaging->ipykernel->jupyter-dash) (3.0.9)
Requirement already satisfied: pywin32>=1.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-core>=4.9.2->jupyter-client>=6.1.12->ipykernel->jupyter-dash) (302)

from jupyter_dash import JupyterDash 
from dash import html 
from dash import dcc

app = JupyterDash(__name__)

# Design Layout
app.layout = html.Div([
    html.Div(html.H1("Singapore Airbnb Analysis",style={'textAlign':'center', 'font-family':'Calibri','font-size':40,'color':'#1A0000'}))
    ,html.Img(src = 'https://www.johnlkong.com/wp-content/uploads/2018/01/hilton_hotel_header-720x245.jpg',style={'height': '40%','width': '100%','textAlign' : 'center'})
    ,html.P("author: Lutfia Husna Khoirunnisa (https://www.linkedin.com/in/lutfiahusnakhoirunnisa)",style={'textAlign':'center', 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':20,'color':'#1A0000','font-weight':'lighter'})
    ,html.Br()
    ,html.Div(
        children = [html.H3('Bisnis Penginapan di Airbnb', style = {'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':25,'color':'#1A0000','font-weight':'light'})
        ,html.Div(dcc.Markdown('''
            Pada satu tahun terakhir ini, kasus covid-19 di dunia sudah cukup menurun. 
            Banyak aktivitas yang sebelumnya tidak dapat dilakukan karena adanya pandemi covid-19 kini telah mulai berjalan kembali, salah satu aktivitas 
            yang kini sudah mulai banyak dilakukan adalah traveling. Dengan mulai bergeraknya kembali industri pariwisata, para pebisnis mulai kembali melirik 
            sektor tersebut untuk mengambil peluang sebesar-besarnya. Salah satu bisnis yang sedang naik saat ini adalah bisnis penginapan.

            Dengan kemajuan teknologi, kini pebisnis dipermudah dalam memasarkan penginapan dengan adanya suatu online market platform yaitu Airbnb. 
            Dengan adanya Airbnb ini tentu sangat membantu pemilik penginapan untuk berhubungan dengan customernya, dan membantu dalam memasarkan penginapannya.
            Dengan mulai naiknya bisnis penginapan, tentu persaingan akan semakin ketat dan pebisnis perlu untuk melakukan riset terlebih dahulu sebelum melakukan investasi 
            agar dapat menetapkan strategi yang tepat untuk memperoleh keuntungan yang maksimal dan dapat bersaing dengan kompetitornya. Riset ini dapat dilakukan 
            dengan melihat bagaimana aktivitas bisnis pada beberapa tahun terakhir, untuk melihat bagaimana gambaran, dan mengetahui trendnya.

            Pada artikel ini akan diberikan gambaran bagaimana aktivitas bisnis penginapan di Airbnb Singapura selama 5 tahun terakhir. 
        '''),style = {'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'margin-right':30,'display': 'inline-block', 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':17,'color':'#1A0000',
                       'font-weight':'light','textAlign': 'justify','text-justify': 'inter-word'})
        ]
    )
    ,html.Div(children = [
        html.H3('Bagaimana Aktivitas Penyewaan penginapan di Airbnb Singapura?', style = {'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':23,'color':'#1A0000','font-weight':'light'})
        ,html.P('Aktivitas penyewaan penginapan di Airbnb Singapura jika dilihat dari aktivitas review di Airbnb', style = {'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':20,'color':'#1A0000','font-weight':'light'})
        ,html.P('''
            Tentu kita memiliki keterbatasan untuk mendapatkan data aktivitas penyewaan pada tiap penginapan di Airbnb, karena tentu data tersebut bersifat rahasia
            milik tiap-tiap penyedia penginapan. Tetapi kita dapat melihat bagaimana gambaran umum dari aktivitas penyewaan dengan melihat aktivitas review yang
            dilakukan oleh customer melalui platform Airbnb. Dengan melihat bagaimana gambaran dari aktivitas review penginapan di Airbnb, kita dapat melihat 
            bagaimana trend penyewaan dari tiap penginapan pada tiap waktunya.
        ''', style = {'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'margin-right':30,'display': 'inline-block', 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':17,'color':'#1A0000',
                       'font-weight':'light','textAlign': 'justify','text-justify': 'inter-word'})
        ,dcc.Tabs([
            dcc.Tab(
                label = 'Per Hari', children = [
                    dcc.Graph(id = 'rvw_by_date', figure = rvw_by_date,config={"displayModeBar": False})
                ]
            ),
            dcc.Tab(
                label = 'Per Bulan', children = [
                    dcc.Graph(id = 'rvw_by_month',figure = rvw_by_month, config = {"displayModeBar": False})
                ]
            ),
            dcc.Tab(
                label = 'Per Tahun', children = [
                    html.Div(dcc.Graph(id = 'rvw_by_year',figure = rvw_by_year,config = {"displayModeBar": False})
                    , style = {'width' : '60%', 'margin-left':300})
                ]
            )
        ])
        ,html.Div(dcc.Markdown('''
            Dapat dilihat bahwa banyak review penginapan tiap tahunnya, banyak review melonjak dari 2018 menuju 2019, kemudian turun drastis pada tahun 2020. 
            Hal ini sejalan dengan grafik 'Development of the tourism sector in Singapore from 1995 to 2020' yang dipublikasikan oleh www.worlddata.info, dimana 
            banyak turis yang masuk pada tahun 2019 mengalami kenaikan jika dibandingkan dengan tahun 2018, dan terjadi penurunan drastis pada tahun 2020. 
            Dengan banyak turis yang masuk ini tentu sangat berpengaruh dengan aktivitas review penginapan pada Airbnb di Singapura.
        ''', style = {'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'margin-right':30,'display': 'inline-block', 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':17,'color':'#1A0000',
                       'font-weight':'light','textAlign': 'justify','text-justify': 'inter-word'}))
        ,html.Img(src = 'https://cdn.worlddata.info/graphs/tourism/arrivals-singapur-930.png', style = {'width':'80%','display':'inline-block', 'margin-left':100})
        ,html.Div(dcc.Markdown('img source: https://cdn.worlddata.info/graphs/tourism/arrivals-singapur-930.png'), style = {'textAlign':'center', 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':20,'color':'#1A0000','font-weight':'light'})
        ,html.Div(dcc.Markdown('''
            Penurunan aktivitas review kamar berlanjut pada tahun 2021, dimana pada tahun 2021 aktivitas review kamar Airbnb di 
            Singapura merupakan yang paling rendah selama 5 tahun terakhir. Tetapi terjadi kenaikan aktivitas review kamar Airbnb di Singapura pada tahun 2022.
            Penurunan dan kenaikan ini mungkin disebabkan oleh adanya pandemi covid-19 yang dimulai pada tahun 2020 dan berlangsung hingga awal tahun 2022
             yang menyebabkan terbatasnya aktivitas pariwisata di Singapura. Tentu hai ini berakibat pada aktivitas review penginapan Airbnb yang ada di Singapura. Dan pandemi covid-19 ini 
            kasus covid-19 berangsur menurun, sehingga aktivitas review kamar Airbnb kembali naik. 

            Jika dilihat dari banyak review penginapan per bulannya, pada bulan Desember hingga Januari tiap tahunnya pada 5 tahun terakhir cenderung lebih tinggi aktivitas reviewnya dibandingkan
            dengan bulan-bulan lain. Hal ini tentu menarik, karena trend ini cenderung berulang pada 5 tahun terakhir. 
        '''),style = {'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'margin-right':30,'display': 'inline-block', 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':17,'color':'#1A0000',
                       'font-weight':'light','textAlign': 'justify','text-justify': 'inter-word'})
        ])
    ,html.Div([
        html.H3('Bagaimana Penyebaran Penginapan di Singapura?', style = {'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':25,'color':'#1A0000','font-weight':'light'})
        ,html.Div(
            children = dcc.Graph(
                id = 'fig_map2', figure = listing_map, config={"displayModeBar": False}),
             style={'width': '60%', 'margin-left':'3%', 'display': 'inline-block'}
        )
        ,html.Div(children = dcc.Markdown('''
            Penginapan yang disediakan di Airbnb Singapura menyebar di seluruh wilayah Singapura, tetapi penginapan paling banyak berada pada Central Region. 
            Central Region sendiri merupakan pusat bisnis dan hiburan di Singapura, sehingga pembangunan penginapan di sini sangat menjanjikan
            untuk dijadikan tempat untuk berbisnis penyewaan penginapan di Singapura. Tetapi  tentu dengan banyaknya penginapan di Central Region, 
            tentu persaingan dengan kompetitor akan semakin ketat, maka perlu untuk merancang strategi yang baik untuk lebih unggul dari kompetitor. 
            
            Strategi yang baik sangat diperlukan untuk unggul dalam persaingan, contohnya seperti mengembangkan konsep penginapan yang unik 
            untuk menarik pengunjung, memperkuat marketing, dan fokus pada kualitas layanan serta kualitas kamar yang disewakan. Letak penginapan 
            yang strategis juga perlu dipertimbangkan, karena letak penginapan merupakan salah satu faktor
            yang paling berpengaruh pada aktivitas penyewaan.                  
            '''),
                style={'vertical-align':'top', 'margin-left':10, 'width': '35%', 'display': 'inline-block', 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':17,'color':'#1A0000','font-weight':'light','textAlign': 'justify','text-justify': 'inter-word'}
            )
    ])
    ,html.Div([
        html.H3('Gambaran Umum pada Neighbourhood di Singapura', style = {'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':25,'color':'#1A0000','font-weight':'light'})
        ,html.Div( dcc.Graph( 
                id = 'top5_nbhood_plot', figure = top_nbhood_plot, config={"displayModeBar": False}),
                style={'width': '47%', 'display': 'inline-block', 'margin-left':30})
                ,html.Div(dcc.Graph( 
                id = 'rvw_by_neighbourhood_plot', figure = rvw_by_neighbourhood_plot, config={"displayModeBar": False}),
                style={'width': '50%', 'display': 'inline-block'})
    ])
    ,html.Div(children = dcc.Markdown('''
            Diketahui neighbourhood yang menyediakan penginapan terbanyak di Airbnb Singapura adalah 
            Kallang yang berada di Central Region. Karena memiliki banyak penginapan, Kallang juga mendapatkan akumulasi review penginapan paling banyak di Airbnb Singapura.
            Kallang memiliki banyak daya tarik bagi wisatawan, seperti Sungai Kallang, dan tempat iconic lain seperti new National Stadium, 
            Kallang Wave Mall, dan Kallang menyediakan banyak fasilitas untuk melakukan aktivitas olahraga sehingga Kallang menjadi tempat yang memiliki daya tarik turis
            dan menjanjikan untuk dijadikan tempat berbisnis penyewaan penginapan melalui Airbnb.
            '''),
            style={'vertical-align':'top', 'display': 'inline-block', 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':17,'color':'#1A0000',
                       'font-weight':'light','textAlign': 'justify','text-justify': 'inter-word','padding':7, 'margin-left':30, 'margin-right':30}
            ) 
    ,html.Div([
        html.H3("Bagaimana Gambaran Umum Mengenai Room Type di Airbnb Singapura?",style={'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':25,'color':'#1A0000','font-weight':'light'})
        ,dcc.Tabs([
            dcc.Tab(
                label = 'Room type distribution', children = [
                    dcc.Graph(id = 'room_type_pie', figure = room_type_pie,config={"displayModeBar": False})
                ]
            ),
            dcc.Tab(
                label = 'Number of Reviews for Each Room Type', children = [
                    dcc.Graph(id = 'rvw_by_room_type',figure = rvw_by_room_type, config = {"displayModeBar": False})
                ]
            ),
            dcc.Tab(
                label = 'Price mean for Each Room Type', children = [
                    html.Div(dcc.Graph(id = 'price_by_roomtype_plot',figure = price_by_roomtype_plot,config = {"displayModeBar": False})
                    , style = {'width' : '60%', 'margin-left':300})
                ]
            )
        ])
        ,html.Div(children = dcc.Markdown('''
              Jenis kamar yang paling banyak di Airbnb Singapura adalah Private room dengan banyak kamar sebesar 47.4% dari total kamar.
              Hal ini sesuai dengan aktivitas review Airbnb Singapura yang pada 5 tahun terakhir, dimana diketahui bahwa kamar dengan tipe Private room 
              selalu mendapatkan banyak review tertinggi di antara tipe kamar lainnya. 
              Dengan rata-rata harga 168 SGD, per malam yaitu nomor 2 terendah dibandingkan dengan tipe kamar lainnya, tipe kamar private room ini disewa 
              banyak customer di Singapura, dilihat dari banyak review yang ada pada Airbnb.
              '''),
                style={'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'margin-right':30,'display': 'inline-block', 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':17,'color':'#1A0000',
                       'font-weight':'light','textAlign': 'justify','text-justify': 'inter-word'}
            )
    ])
    ,html.H3("Singaporean Airbnb Price Distribution and Rental Trend",style={'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':25,'color':'#1A0000','font-weight':'light'})
    ,dcc.Tabs([
        dcc.Tab(
            label = 'Price Mapping', children = [
                html.Div(dcc.Graph(
                    id = 'price_map', figure = price_map, config={"displayModeBar": False}
                ), style = {'width' : '60%', 'margin-left':300})
            ]
        ),
        dcc.Tab(
            label = 'Length of a Room is Rented in a Year Mapping', children = [
                html.Div(dcc.Graph(
                    id = 'rented_365_map', figure = rented_365_map, config={"displayModeBar": False}
                ), style = {'width' : '60%', 'margin-left':300})
            ]
        )
    ])
    ,html.Div(children = dcc.Markdown('''
        Dari mapping plot harga tersebut, diketahui bahwa mayoritas dari penyewa penginapan di Airbnb memberikan harga dibawah 2000. 
        Distribusi harga ini menyebar, dan tidak bergantung pada dimana letak dari penginapan tersebut. Sehingga dapat dikatakan bahwa 
        posisi penginapan tidak berkorelasi dengan harga yang diberikan oleh penyewa. Pemberian harga ini kemungkinan lebih bergantung pada
        fasilitas apa saja yang disediakan oleh penginapan dan juga bergantung pada kelas dari penginapan.
            
        Begitu juga pada lama suatu kamar penginapan tersewa dalam satu tahun, pada mapping plot tersebut diketahui bahwa distribusinya menyebar dan tidak bergantung pada 
        letak penginapan. Dapat dilihat bahwa di daerah North-east Region memiliki sedikit penginapan yang disewakan, tetapi mayoritas memiliki lama penginapan tersewa 
        yang cenderung tinggi. Pada Central Region, terlihat sangat banyak penginapan yang disewakan tetapi memiliki lama penginapan tersewa dalam satu tahun yang 
        mayoritas relatif rendah. Hal ini mungkin terjadi karena banyaknya pilihan penginapan yang tersedia di kawasan Central Region, menjadikan turis lebih sering 
        berpindah pindah penginapan sehingga menyebabkan lama penginapan tersewa dalam satu tahun cenderung rendah.
        '''), 
        style = {'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'margin-right':30,'display': 'inline-block', 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':17,'color':'#1A0000',
                       'font-weight':'light','textAlign': 'justify','text-justify': 'inter-word'})
    ,html.Div([
        html.H3('Apa yang Memiliki Pengaruh Pada Banyak Review?',style={'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':25,'color':'#1A0000','font-weight':'light'})
        ,html.Div(dcc.Graph(id = 'listing_corr2', figure = listing_corr2), style = {'width':'60%', 'margin-left':300})
        ,html.Div(dcc.Markdown('''
            Terlihat dari nilai koefisien korelasi yang mendekati 0, antara minimal lama menyewa, harga, lama suatu kamar tersewa dalam satu tahun, 
            dan banyak review tidak ada yang memiliki korelasi kuat. Keempat variable tersebut berkorelasi sangat lemah terhadap satu sama lain. 
            Tetapi diantara korelasi variable-variable tersebut, korelasi antara minimal lama menyewa suatu kamar, dan harga memiliki korelasi yang 
            paling tinggi dengan nilai koefisien korelasi sebesar 0.263.

            Jika dilihat dari koefisien korelasi, variable yang paling memiliki pengaruh pada banyak review adalah price. 
            Berikut merupakan visualisasi dari data banyak review dari suatu kamar dengan harganya:
        '''), style = {'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'margin-right':30,'display': 'inline-block', 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':17,'color':'#1A0000',
                       'font-weight':'light','textAlign': 'justify','text-justify': 'inter-word'})
        ,html.Div(
            dcc.Graph(id = 'review_num_vs_price', figure = review_num_vs_price), style = {'width':'60%', 'margin-left':300}
        )
        ,html.Div(
            dcc.Markdown('''
            Terihat bahwa antara banyak review dan harga memiliki korelasi negatif, artinya semakin banyak review yang diperoleh 
            semakin rendah harga penyewaan per malamnya. Tetapi karena koefisien korelasi sangat kecil dan mendekati 0,
            kita tetap tidak dapat memutuskan jika harga memiliki pengaruh terhadap banyak review.
            '''), style = {'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'margin-right':30,'display': 'inline-block', 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':17,'color':'#1A0000',
                       'font-weight':'light','textAlign': 'justify','text-justify': 'inter-word'}
        )
    ])
    ,html.Div([
        html.H3('Business Recomendation',style={'margin':0,'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':25,'color':'#1A0000','font-weight':'light'})
        ,html.Div(
            dcc.Markdown('''
            Diketahui bahwa  harga, minimal lama sewa, lama suatu kamar tersewa dalam satu tahun, dan banyaknya review yang diperoleh dalam 5 tahun terakhir 
            memiliki hubungan korelasi yang sangat rendah sehingga tidak dapat menyimpulkan bahwa variabel variable tersebut berhubungan. Sehingga, pebisnis 
            lebih baik melakukan riset lanjutan dengan melihat fasilitas atau keunikan apa yang belum disediakan oleh kompetitor sehingga dapat lebih unggul 
            dan menambah daya tarik pelanggan.
            
            Untuk menentukan harga yang tepat untuk ditawarkan, pebisnis dapat melakukan pemodelan prediksi harga secara statistik, contohnya dengan model 
            logistic regression, atau model regresi lain. Untuk mendapatkan prediksi yang lebih baik dan akurat, pebisnis dapat mengumpulkan kembali lebih 
            banyak data, atau menambah variabel - variabel yang mungkin memiliki hubungan dengan harga, seperti fasilitas yang disediakan, berapa kamar yang 
            ditawarkan, dan variable lain yang kiranya memiliki pengaruh terhadap harga.

            '''), style = {'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'margin-right':30,'display': 'inline-block', 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':17,'color':'#1A0000',
                       'font-weight':'light','textAlign': 'justify','text-justify': 'inter-word'}
        )
    ,html.Div([
        html.H3('References',style={'margin':0,'textAlign':'Left', 'margin-left':30, 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':25,'color':'#1A0000','font-weight':'light'})
        ,html.Div(
            dcc.Markdown('''
            * https://www.airbnb.com/
            * https://www.visitsingapore.com/see-do-singapore/
            * https://www.worlddata.info/asia/singapore/tourism.php
            '''), style = {'margin-top':0, 'margin-left':30, 'display': 'inline', 'font-family':'Calibri','font-style': 'italic','font-size':17,'color':'#1A0000',
                       'font-weight':'light','textAlign': 'justify','text-justify': 'inter-word'}
        )
      ])
    ])
])

# Run Application
if __name__ == '__main__':
  app.run_server()

Dash is running on http://127.0.0.1:8050/

Dash app running on http://127.0.0.1:8050/